Cursuri de pregatire Edge AI pentru Viziune Artificială: Procesare în timp real a imaginilor

Acest training în timp real, condus de un instrucțurator (online sau presencial) este destinat dezvoltatorilor la nivel mediu, cercetătorilor în domeniul datelor și entuziaștilor tehnologici care doresc să câștige abilități practice în implementarea modelelor de IA pe dispozitive edge pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI la frontieră și beneficiile sale.
• Configurați și setați mediul de calcul la frontieră.
• Dezvolta, antrenează și optimizează modelele de IA pentru implementarea la frontieră.
• Implementa soluții AI practice pe dispozitive edge.
• Evalua și îmbunătăți performanța modelelor implementate la frontieră.
• Aborda considerente etice și de securitate în aplicațiile AI la frontieră.

Acest training în direct de instrucțurator (online sau pe local) este destinat dezvoltatorilor și profesionalilor IT cu nivel intermediar care doresc să obțină o înțelegere completă a AI la margine, de la concept până la implementare practică, inclusiv configurarea și instalarea.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Comprende conceptele fundamentale ale AI la margine.
• Configura și stabili mediile pentru AI la margine.
• Dezvolta, antreneze și optimiză modelele de AI la margine.
• Instalează și gestionează aplicațiile de AI la margine.
• Integrează AI la margine cu sistemele și fluxurile de lucru existente.
• Abordează considerente etice și practici bune în implementarea AI la margine.

Formarea prezentată în timp real de instrucțurator (online sau presencial) în România este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților sistemelor și profesionistilor din industrie care doresc să utilizeze Edge AI pentru a îmbunătăți aplicațiile IoT prin procesarea și analiza inteligentă a datelor.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende fundamentele AI la marginea rețelei (Edge AI) și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze mediile Edge AI pentru dispozitivele IoT.
• Să dezvolte și să deployeze modele AI pe dispozitive de margine pentru aplicații IoT.
• Implementa procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Integrare Edge AI cu diferite protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerente etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în România (online sau pe locațiune), se adresează personalului de forțe de ordine la nivel de începător care dorește să treacă de la traseul manual al portretelor cu caracteristicile faciale la utilizarea unor instrumente AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere a fețelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele Inteligenței Artificiale și Aprenderea Automată.
• Să învețe bazele procesării imaginilor digitale și aplicațiile sale în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor AI pentru crearea modelelor de recunoaștere a fețelor.
• Să obțină experiență practică în crearea, antrenamentul și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Să înțeleagă considerentele etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere a fețelor.

Fiji este un pachet open-source de procesare a imaginilor care include ImageJ (un program de procesare a imaginilor pentru imagini științifice multidimensionale) și o serie de plugin-uri pentru analiza imaginilor științifice.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze distribuția Fiji și programul ImageJ care stă la baza acesteia pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze caracteristicile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• să coaseze imagini 3d mari din plăci suprapuse
• Să actualizeze automat o instalare Fiji la pornire utilizând sistemul de actualizare integrat
• Selectați dintr-o gamă largă de limbaje de scripting pentru a crea soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Utilizarea bibliotecilor puternice Fiji, cum ar fi ImgLib pe seturi mari de date de bioimagini
• Să își implementeze aplicația și să colaboreze cu alți oameni de știință pe proiecte similare

Formatul cursului

• Prelegere și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare live, condusă de un instrucțtor (online sau pe locațiune), se adresează cercetătorilor și profesionalistului laborator aflat la nivelul începător până la intermediar care doresc să proceseze și să analizeze imagini legate de tisssue istorice, celule sanguine, algie și alte probe biologice.

La sfârșitul formării, participanții vor fi în măsură să:

• navigheze în interfața Fiji și utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
• preproceseze și îmbunătățească imagini științifice pentru o analiză mai bună.
• analyseze imagini cuanticativ, inclusiv numărarea celulară și măsurarea ariilor.
• automate task-uri repetitive folosind macrouri și plugin-uri.
• personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

Acest training instructator-led (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor și profesionistilor IT cu nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentele AI la margine și aplicațiile sale introductive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleg conceptele de bază și arhitectura AI la margine.
• Configurează mediile pentru AI la margine.
• Dezvoltați și distribuiți aplicații simple de AI la margine.
• Identificați și înțelegeți cazurile de utilizare și beneficiile AI la margine.

OpenCV (Open Source Computer Vision Biblioteca: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source cu licență BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune computerizată.

Audiență

Acest curs se adresează inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de computer vision

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru deep learning.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Vizualizați, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri utilizând OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte cu impact din imagini și videoclipuri.

OpenFace este Python și Torch un software de recunoaștere facială în timp real, open-source, bazat pe cercetarea FaceNet a Google.

În cadrul acestei formări live cu instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze componentele OpenFace pentru a crea și implementa un exemplu de aplicație de recunoaștere facială.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să lucreze cu componentele OpenFace, inclusiv dlib, OpenVC, Torch, și nn4 pentru a implementa detectarea, alinierea și transformarea feței
• Să aplice OpenFace în aplicații din lumea reală, cum ar fi supravegherea, verificarea identității, realitatea virtuală, jocurile și identificarea clienților fideli etc.

Audiență

• Dezvoltatori
• Oameni de știință în domeniul datelor

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Această instruire live, susținută de un instructor, prezintă software-ul, hardware-ul și procesul pas cu pas necesar pentru a construi un sistem de recunoaștere facială de la zero. Recunoașterea facială este cunoscută și ca Face Recognition.

Hardware-ul utilizat în acest laborator include Rasberry Pi, un modul de cameră, servomotoare (opțional), etc. Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea acestor componente ei înșiși. Software-ul utilizat include OpenCV, Linux, Python, etc.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze Linux, OpenCV și alte utilitare și biblioteci software pe un Rasberry Pi.
• Să configureze OpenCV pentru a capta și detecta imagini faciale.
• Să înțeleagă diferitele opțiuni de ambalare a unui sistem Rasberry Pi pentru utilizarea în medii reale.
• Adaptarea sistemului pentru o varietate de cazuri de utilizare, inclusiv supraveghere, verificarea identității etc.

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică practică intensă

Notă

• Alte opțiuni hardware și software includ: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Dacă doriți să utilizați oricare dintre acestea, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training în direct de instruire (online sau pe locație) este destinat profesionistilor intermediari care doresc să folosească Vision Builder AI pentru a concepe, implementa și optimiza sistemele automate de inspecții pentru procesele SMT (Surface-Mount Technology).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze inspecțiile automate folosind Vision Builder AI.
• Să obțină și să preproceseze imagini de calitate ridicată pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea procesului.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.